그림으로 이해하는 챗GPT 구조와 기술

그림으로 이해하는 챗GPT 구조와 기술 - 챗GPT, 쉽고 재미있게 시작하자! ㅣ 그림으로 이해하는 시리즈
나카타니 슈요 지음, 박광수 옮김 / 길벗 / 2025년 11월

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.

챗GPT가 일반에게 소개된  시기가 2022년 11월말이었습니다. 이제 3년이 되었습니다. 그간 정말 엄청난 변화가 있었습니다. 저도 하루라도 안쓰면 안될정도로  이제 챗GPT가 일상화가 되었습니다.  인터넷에 처음나왔을때의 느낌입니다. 인터넷이 없으면 못살죠. 이제  챗GPT가 없으면 못살느낌... <그림으로 이해하는 챗GPT 구조와 기술>은 챗GPT가 이루어지게 한 LLM를 쉽게 공부할 수있게 해줍니다.  챗GPT가 무엇이냐부터, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝, API를 이용한 개발까지  생성형AI의 기초부터 활용까지 그림을 최대한 이용해서 설명합니다. 단순한 이용자로 남는다면   챗GPT에 프롬프트를 쓰면 됩니다. 그런데 좀더 인공지능의 활용도의 깊이를 높일려면 원리도 같이 알아두는 것이 좋을 겁니다. 

저자는 나카타니 슈요 사이보즈 랩소속 개발자입니다. <프로그래밍체험 만화> 등의 저서가 있는  머신러닝, 자연어처림 LLM등을 연구개발하고 있다고 합니다. 

요즘 챗GPT로 할께 많죠. 질문도 하고 아이디어도 만들고, 번역, 프로그래밍도 가능합니다. 그간 있었던 언어모델의 업그레이드와 다양한 모델 상황도 공부영역이 됩니다. 모델의 성격이 추론, 속도 등의 차이라는 것도 알게 됩니다.  초반은 아무래도 기초적인  아니 일반적인 사용법 그리고  서비스의 큰 핵심을 공부합니다. 이 과정이 결국 범용인공지능(AGI)으로 가는 길이겠죠.  머신러닝과 딥러닝은  LLM이 나오기전   인공지능을 공부할때 꼭 배우는 과정이죠.  지금은  LLM 밑에 근간을 이루는 구조입니다. 물론 작은  모델을 만들을 때 알고 있어야 하는 형태입니다. 

자연어처리는 어렵기는 한데, 현재의 LLM의 근원같은 것이었습니다. 지금은 멀티모달이라고 해서 이미지도 같이 처리를 하지만  챗GPT는 LLM은 언어모델이기 때문입니다. 자연어처리와 딥러닝이 만나면서 언어처리에 혁명이 일어난 것이라고 합니다. LLM은 '언어를 단순화해서 재현한 모델'이라고 합니다. 이런 방법을 통해  언어모델이 언어능력을 갖게 된다고 합니다. 신기합니다. 언어모델이 텍스트를 생성하는 원리는 자기회귀언어모델때문이라고 합니다. RNN이란 명칭으로 사용됩니다. 인공지능을 공부하다보면 모델의 평가에 대한 이야기가 많이 나옵니다. 평가방법은 GLUE, MT-Bench, HumanEval 등의 방법이 사용된다고 합니다. 그리고  파인튜닝정도는 용어라도 알고 있으면 it뉴스를 듣는데도 요긴합니다. 

트렌스포머는 구글이 개발한 개념인데, 이것이 인공지능의 역사를 바꿨다는 소리가 많습니다. 이는 RNN을 기반으로 LSTM으로 발전되고 여기서 일반 개념을 짤라낸것이 트랜스포머라고 합니다. 간편하게 만든것이 대박을 친거죠. BERT, 개념을 포함하면서 GPT가 나오게 됩니다.  어쩌면 구글이  트랜스포머를 공개하면서 선두를 챗GPT에서 뺏앗긴 결과가 되었습니다. 마지막은 할루시네이션이라는 환각현상까지 논의를 해서  대책부분도 확인할 수있었습니다. 어떠한  제품도 원리를 알면 더 활용도가 높아지는 분야가 있는데 대표적인 분야가 인공지능이라고 생각이 됩니다. 그래야  다양한 인공지능 모델의 업그레이드될때마다  본질에 맞게 사용하면 휠씬 큰 포퍼먼스를 낼수가 있다는 겁니다. 

[100자평] 기획에서 출시까지 FastAPI 개발 백서

기획에서 출시까지 FastAPI 개발 백서 - 서비스 요구사항 도출부터 TDD 방식의 개발, AWS/깃허브로 배포와 출시까지! 실무 흐름 그대로 따라가는 FastAPI 실전 프로젝트
차경묵(한날) 지음 / 길벗 / 2025년 11월

FastAPI라는 기능을 사용하여 약속 잡기 서비스‘를 기획부터배포 및 운영까지 실무처럼 진행함으로써 비개발자가 전 과정을 경험한 개발자가 될 수있도록 AI시대에 매우 중요한 역할을 할 내용입니다.

기획에서 출시까지 FastAPI 개발 백서

기획에서 출시까지 FastAPI 개발 백서 - 서비스 요구사항 도출부터 TDD 방식의 개발, AWS/깃허브로 배포와 출시까지! 실무 흐름 그대로 따라가는 FastAPI 실전 프로젝트
차경묵(한날) 지음 / 길벗 / 2025년 11월

본도서는 리뷰어스클럽으로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.

요즘 바이브코딩에 대한  이야기가 많습니다. 미국에서는 개발자 50%가 짤린다더라, 한국도  주니어개발자들이 설자리가 없다라는 말도 나옵니다.  이것은  소프트웨어 프로그램개발의 문턱이 낮아졌다는 겁니다. 문제는 프로그램을  바이브코딩으로 만들더라도  일반 사용자를 만나게 하는 작업이 필요합니다. <기획에서 출시까지 FastAPI개발 백서>는 약속잡기서비스를 만드는 과정을 보여주고  독자가 직접해보고 실제 앱으로 출시하는데까지 도와주어서  기획, 구현, 배포, 운영 등을 직접 경험하고 실제 문법이 아니라  제품을 개발하는 방법을 알려주는 실전서입니다. 

저자는 차경묵 푸딩캠프 운영자십니다. 20년이상을 개발자로 활동중이십니다  여러 스타트업의 CTO로 경력을 싸우시고  프로그램강의, 게임업계 모바일업계, 인터넷업계를 경험하신 최고의 소프트웨어 엔지니어십니다. 

저자는  약속잡기서비스를 앱으로 구현하는 방법을  기획부터 출시까지  즉 처음부터 끝까지 설명합니다. 앱을 만들때, 어떤 기능이 들어가는지, 인터페이스 구성도 매우 중요하죠.  서버 단위에서는  데이터베이스가 있어야 합니다. 개최관계다이어그램 ERD를 사용해야 합니다. 데이터가 관리가 안되면  시스템의 체계가 무너집니다. 데이터모델링을 실제로 하는법을 알수가 있습니다. 소프트웨어 개발에서는  코드테스트가 중요한데, 이에 사용되는 프레임워크가 있습니다. pytest입니다. 단위테스트, 통합테스트 방식으로 진행합니다. 이를 테스트주도개발(TDD)라고 합니다.  요즘은 과거 SW개발과는 달리 일일히 작동테스트를 해볼수있어서 오류가능성을 낮출수가 있어서 서비스 안정성을 담보할 수있는 자신감을 얻게 됩니다. 중요한 과정이죠.  그리고  로그인과정과 사용자별 캘랜더 생성도 중요부분입니다. 

앱을 개발한다고 했을때, 제대로 제품이 되러면, 출시를 해야 하죠. 그럼 이 책의 핵심인 FASTAPI는 어디부터해당하느냐면, 기획을 제외하고 모두 영역, 설계, 구현, 배포에 모두 해당이 됩니다. 개발툴은  비주얼스튜디오를 사용하고  그곳에 FastAPI가  설치해서  요소요소에 작동을 연결합니다.운영자페이지는 FastAPI에  SQLAdmin라이브러리를 불러다가 설치를 합니다. 과거에는  일일이  코딩을 해서 만들던건데, 이젠  기존모델에 설정만 달리해서 사용하는 시대가 되었습니다.  약속잡기서비스를 완성하려면   프롬트엔드와 백엔드를 연동을 해야 합니다. CORS처리가 중요한데, 이는 보안문제입니다. 지금은 꼭 해야 하는 작업입니다. 이를 통해 협업과 통합의 과정을 익힐 수가 있습니다.  서비스를 사용할때,  사용자와 결과치를 제공할때,  그 타이밍을 잡는 것이 중요한 그것을 최적화시키는 것을 지연로딩이라고 합니다. 이를 SQLAlchemy를 사용하여  적용을 시킵니다. 

마지막은  약속잡기서비스가 구글캘린더를 이용함으로  구글 캘린더 연동하는 작업을하고 마지막은 오류를관리하는 다양한 방법을 배우고  아마존 웹서비스에 배포를 합니다. 이 작업이 끝나면   프로그램의 기획부터 마지막 배포까지  경험을 한번해보는 겁니다. 사실 이것이 매우 중요하죠. 이제 단순한 코더가 아니라 프로젝트 메니저로서 전체적인 작업을 해봤다는데 큰 의미가 있습니다. 이렇게 작은 것이라도(아무도 관심이 없는 프로그램)이라도 직접해보는 것이 새로운 작업을 할수있는 큰 토대가 될겁니다. 요즘 처럼 AI가 큰 역활을 할때  개발자로 발돋임해봐야 하지 않을까요. 

이상한 문장 그만 쓰는 법

이상한 문장 그만 쓰는 법 - 어휘, 좋은 표현, 문장 부호까지 한 번에
이주윤 지음 / 빅피시 / 2025년 11월

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.

sns에  글을 쓰다보면 댓글에 맞춤법좀 지켜라는 글이 종종 올라옵니다. ㅠㅠ  맞춤법이 좀 틀린다고 크게 불편해하지 않는 축에 들어선가요. 그러나 sns를 받은 글로  사람 수준을 평가하고  하나라도 틀린글을 보면 못참는 사람도 상당히 존재합니다. 단순히 글을 쓰고 확인하는 습관이 없어서만은 아닐겁니다. 넓게는 오타뿐아니라  적합한 어휘를 선택하고 좋은 표현, 문장부호까지 지키겠다는 신념이  <이상한 문장 그만 쓰는 법>으로 발현되었다고 합니다. 십수년을 글을 쓰면서  맞춤법하나만은 꼭 정확히 지키기만 해도 평균이 아니라  상위권으로 갈수있다는 세상의 평가를 알려줍니다. 왜냐하면 이 작업이 정확한 의미를 전달할 수있기 때문입니다. 

저자는 이주윤작가입니다. <더 나은 어휘를 쓰고 싶은 당신을 위한 필사책><소란한 세상에서 나를 지키는 말습관> 등 다수의 책을 저술하셨습니다. 

1부는 어휘문제정리입니다. 저자는 처음부터  저의 아픈 곳을 파고 드십니다.  조사에서 '의'와 '에' 그리고 '에게' 등이 구별이 어렵죠.  우선  '의'로 쓰고  어색할때는 '에'등을 고려하라고 합니다. 저는 '의'보다는 '에'를 주로 쓰기에  다음부터는 '의'를 먼저쓰고  읽어보고 '에'로 바꿔봐야 겠다는 생각이 드네요. 이를 정리하는 '원칙정리'와  연습문제로 실제에 적용할 수있게 구성해두었습니다.  우리는 오랫동안  한글이 네이티브죠. 그럼 느낌으로 판단이 가능하다고 합니다. 다만 띄어쓰기는 공부를 해야. ㅠㅠ  그리고 '을'을 자주 붙이는 것도 지적을 하셨습니다. 사실 많이 붙이죠. '택시를 운전을 하신다. ㅠㅠ 좋은 문장을 쓰기위한 최소한의 문법이라고 생각하고 접근하면 편할 듯합니다.  틀리기 쉬운 엉휘 70도  편하게 읽으면서  수정할 수있기에 좋은 기회였습니다. 

어휘기술정리가 끝났으면 2부로 문장기술로 갑니다. 마침표, 물음표, 느낌표 등도 제대로 용례에 따라 쓰지 못하는 경우가 많은 모양입니다.  ???, !!! 처럼 여러번 쓰는 경우가 꽤 있다고 합니다. 이는 부담스럽다는 겁니다. 작은 "표, ~무늬 조차도 글을 부담스럽게 느낄 수있다는 알아야 합니다. '짧은 단편'같은 의미의 중복도 많이 사용하는 경우인듯합니다. '출판사에 원고를 투고했다'도 원고를은 중복의 의미라는 겁니다. 삭제를 할때는 확실히 해야 한다는 겁니다.  이음말이라고 dovetail은  대도록이면 쓰지 말라고 합니다. 괜한 걱정이  그리고, 그런데, 그러므로 등을 쓴다는 겁니다. 문장은 초급, 중급, 고급으로 나눠서  점층적 깊이로 다룹니다. 

사람들은 점점 더 글을 안씁니다. 생성형AI가 나오고 나서는  필요한  형식만 알려주고 언제부터 인지  글의 검수자가 되어 버렸습니다. 글은 직접쓰고  몸에 머리에 익혀야  정확하고  자연스러운 글이 써질 겁니다. 생성형AI로 글을 쓰는 것이 좋다고 해도  직접 써보는 걸 저도 추천하고 싶습니다. 인공지능이 모든 걸 다해주는 AGI는 아무래도 먼 미래기 때문입니다. 

2026 테크놀로지 시프트

2026 테크놀로지 시프트 - AI부터 우주까지, 산업의 판도를 바꾸는 과학기술 트렌드 5
전승민 지음 / 세종(세종서적) / 2025년 11월

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.

요즘 산업부문 가장 큰 테마는 AI버블론입니다. 천문학적 돈이 AI에 몰리고 있는데  생각한 만큼 수익이 나지 않고 있지만 끊임없이 대규모투자를 하고 있기때문입니다.  지금 큰 규모의 관심이 AI에 가있는 사실입니다. 다른 과학기술 분야도 신경을 써야 겠죠. <2026 테크놀로지 시프트>에서 소개하는 AI,로봇뿐 아니라 반도체, 에너지, 화학 바이오, 생명, 우주산업 등 관심을 가져야 할부분이 많습니다. 이 부분에 대한 주용핵심이 잘 정리되어 있습니다. 그냥 먹여주는 걸 받아 먹으면 됩니다. 

저자는 전승민 전기자십니다. 특히 과학전문기자로 오랜시간을 활동해오셨습니다. 카이스트 과학저널리즘 석사를 받으셨고 과학동아 기자,  동아일보 과학팀장, 와이어드 한국판 정보과학부장 등 대표적인 한국 과학저널리스트로 활동하고 계신빈다.  

우선 우주와 로봇입니다. 요즘 매우 핫한 분야죠.  3차산업혁명이  정보화혁명이고 그 근간에 인터넷이 있었다면 2022년 11월부터는 인공지능 대중화시대를 열었습니다. 여기에 핵심은 LLM이죠. 이것은 어디까지 발전할까요. 이 기술은 구글에서 발표한 트랜스포머를 근거로 학습을 시킨 결과라고 합니다.  로봇과 관련해서 피지컬AI라는 개념이 점점 많이 언급되고 있습니다. 이제 위치기반에서 물리기반으로 작업수행 속도를 높이고 있다고 합니다. 

AI와 로봇 등이 급속도로 발전하면서 전기문제가 시급해지고 있습니다. 이는 에너지산업의 동향이 중요해졌습니다. 원전분야도 각광을 받고 있고 한국이 기술력이 좋은 소형원전 SMR에 대한 내용도 관심을 가지고 읽었습니다. 여기에 지구온난화에 관련된 ESG도 함께 살펴볼수있습니다.  바이오 생명공학분야는  마지막에 모든 분야가 모이는 곳이라고 합니다. 왜냐하면 인간에 관련되어 있기때문이라는 거죠. 이 분야도 AI와 융합하면서 발전속도가 빨라지 분야라고 합니다. 즉 AI로 인해 오랜기간 풀지 못한 난제를 풀어가고 있다는 겁니다. 그리고 레드바이오라는 용어도 알고 있어야 하는데, 이는 생명공학과  의료가 만나는 분야라고 합니다.  우주분야도 점점 관심이 높아지는 분야죠.  일론머스크의 스페이스X는  대형로켓 실험이 점점 성능이 진화하고 있습니다. 우주산업은 직접적으로  수익을 내기 힘들기에 비용으르 줄이는데 노력을 하는데  로켓 재사용은 놀라울만큰 성공적이어서  우주개발에 한발 더 가까이 갔다고 합니다. 각 분야마다 핵심질문을 통해  편하게 핵심을 파악할 수있었습니다. 

올해는 주식으로 이야기하면 앤비디아의 시대였습니다. 지금은  연말인데, AI업계의 과잉투자로 AI버블론이 항상 기세를 올리고 있습니다. 그런데 놀라운 점은 이 AI가  반도체, 에너지, 우주, 항공 등에 큰 영향을 끼치고 있다는겁니다. 말그래도 지금은 테크놀로지 시프트의 시대입니다. 이 시대에서 뒤쳐지지 않게 도와주는 매우 좋은 양서였습니다.